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针对反作用射流导弹的非线性和参数不确定性严重的特点，提出一种鲁棒自适应反步智能控制（Backstepping）方法。通过非特定的Lyapunov函数，采用遗传算法优化Backstepping镇定系数，得到适当的函数降低了当镇定系数不当时跟踪误差对控制律的影响。结合模糊小脑模型（FCMAC）神经网络，推出系统参数不确定时的鲁棒控制律，克服了传统自适应反步法对模型不确定性要求线性有界问题。仿真结果表明，这种结合Lyapunov函数选择和参数优化的Backstepping方法鲁棒性强，受参数变化影响小。